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        <title>第一节 卷积神经网络 · Tensorflow学习笔记</title>
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        <li class="chapter " data-level="1.1" data-path="../">
            
                <a href="../">
            
                    
                    简介
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2" data-path="../chapter1/">
            
                <a href="../chapter1/">
            
                    
                    第一章 Tensorflow框架
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.1" data-path="../chapter1/section1.1.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.1.html">
            
                    
                    第一节 张量、计算图、会话
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.2" data-path="../chapter1/section1.2.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.2.html">
            
                    
                    第二节 前向传播
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.3" data-path="../chapter1/section1.3.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.3.html">
            
                    
                    第三节 反向传播
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.4" data-path="../chapter1/section1.4.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.4.html">
            
                    
                    第四节 搭建神经网络的步骤
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3" data-path="../chapter2/">
            
                <a href="../chapter2/">
            
                    
                    第二章 神经网络优化
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.1" data-path="../chapter2/section2.1.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.1.html">
            
                    
                    第一节 损失函数
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.2" data-path="../chapter2/section2.2.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.2.html">
            
                    
                    第二节 学习率
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.3" data-path="../chapter2/section2.3.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.3.html">
            
                    
                    第三节 滑动平均
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.4" data-path="../chapter2/section2.4.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.4.html">
            
                    
                    第四节 正则化
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.5" data-path="../chapter2/section2.5.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.5.html">
            
                    
                    第五节 神经网络的搭建
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4" data-path="../chapter3/">
            
                <a href="../chapter3/">
            
                    
                    第三章 全连接网络基础
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.4.1" data-path="../chapter3/section3.1.html">
            
                <a href="../chapter3/section3.1.html">
            
                    
                    第一节 MINIST数据
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4.2" data-path="../chapter3/section3.2.html">
            
                <a href="../chapter3/section3.2.html">
            
                    
                    第二节 模块化搭建神经网络方法
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4.3" data-path="../chapter3/section3.3.html">
            
                <a href="../chapter3/section3.3.html">
            
                    
                    第三节 手写数字识别准确率输出
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.5" data-path="../chapter4/">
            
                <a href="../chapter4/">
            
                    
                    第四章 全连接网络实践
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.5.1" data-path="../chapter4/section4.1.html">
            
                <a href="../chapter4/section4.1.html">
            
                    
                    第一节 输入手写数字图片输出识别结果
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.5.2" data-path="../chapter4/section4.2.html">
            
                <a href="../chapter4/section4.2.html">
            
                    
                    第二节 制作数据集
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.6" data-path="./">
            
                <a href="./">
            
                    
                    第五章 卷积网络基础
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter active" data-level="1.6.1" data-path="section5.1.html">
            
                <a href="section5.1.html">
            
                    
                    第一节 卷积神经网络
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.6.2" data-path="section5.2.html">
            
                <a href="section5.2.html">
            
                    
                    第二节 lenel5代码讲解
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.7" data-path="../chapter6/">
            
                <a href="../chapter6/">
            
                    
                    第六章 卷积网络实践
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.7.1" data-path="section6.1.html">
            
                <a href="section6.1.html">
            
                    
                    第一节 复现已有的卷积神经网络
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.7.2" data-path="../chapter6/section6.2.html">
            
                <a href="../chapter6/section6.2.html">
            
                    
                    第二节 用vgg16实现图片识别
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.8" data-path="../chapter7/">
            
                <a href="../chapter7/">
            
                    
                    第七章 Tensorflow应用
            
                </a>
            

            
        </li>
    

    

    <li class="divider"></li>

    <li>
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            本书使用 GitBook 发布
        </a>
    </li>
</ul>


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    <!-- Title -->
    <h1>
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        <a href=".." >第一节 卷积神经网络</a>
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<p><img src="http://ovhbzkbox.bkt.clouddn.com/2018-08-15-15343279193473.jpg" alt=""></p>
<p>&#x4F8B;&#xFF1A;&#x4E0A;&#x9762;&#x662F;<code>5x5x1</code>&#x7684;&#x7070;&#x5EA6;&#x56FE;&#x7247;&#xFF0C;<code>1</code>&#x8868;&#x793A;&#x5355;&#x901A;&#x9053;&#xFF0C;<code>5x5</code>&#x8868;&#x793A;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#xFF0C;&#x5171;&#x6709;<code>5</code>&#x884C;<code>5</code>&#x5217;&#x4E2A;&#x7070;&#x5EA6;&#x503C;&#x3002;&#x82E5;&#x7528;&#x4E00;&#x4E2A;<code>3x3x1</code>&#x7684;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x5BF9;&#x6B64;<code>5x5x1</code>&#x7684;&#x7070;&#x5EA6;&#x56FE;&#x7247;&#x8FDB;&#x884C;&#x5377;&#x79EF;&#xFF0C;&#x504F;&#x7F6E;&#x9879;<code>b=1</code>&#xFF0C;&#x5219;&#x6C42;&#x5377;&#x79EF;&#x7684;&#x8BA1;&#x7B97;&#x662F;:<code>(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1</code>(&#x6CE8;&#x610F;&#x4E0D;&#x8981;&#x5FD8;&#x8BB0;&#x52A0;&#x504F;&#x7F6E;1)&#x3002;
<code>&#x8F93;&#x51FA;&#x56FE;&#x7247;&#x8FB9;&#x957F;=(&#x8F93;&#x5165;&#x56FE;&#x7247;&#x8FB9;&#x957F;&#x2013;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x957F;+1)/&#x6B65;&#x957F;</code>&#xFF0C;&#x6B64;&#x56FE;&#x4E3A;&#xFF1A;<code>(5 &#x2013; 3 + 1)/ 1 = 3</code>&#xFF0C;&#x8F93;&#x51FA;&#x56FE;&#x7247;&#x662F;<code>3x3</code>&#x7684;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#xFF0C;&#x7528;&#x4E86;<code>1</code>&#x4E2A;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#xFF0C;&#x8F93;&#x51FA;&#x6DF1;&#x5EA6;&#x662F;<code>1</code>&#xFF0C;&#x6700;&#x540E;&#x8F93;&#x51FA;&#x7684;&#x662F;<code>3x3x1</code>&#x7684;&#x56FE;&#x7247;&#x3002;</p>
<p><img src="http://oueonj87a.bkt.clouddn.com/convSobel.gif" alt="convSobe"></p>
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&#x6B64;&#x56FE;: (5-3+1)/1=3</p>
<ul>
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<p>&#x4F8B;&#xFF1A;&#x5728;&#x524D;&#x9762;<code>5x5x1</code>&#x7684;&#x56FE;&#x7247;&#x5468;&#x56F4;&#x8FDB;&#x884C;&#x5168;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;&#xFF0C;&#x53EF;&#x4F7F;&#x8F93;&#x51FA;&#x56FE;&#x7247;&#x4ECD;&#x4FDD;&#x6301;<code>5x5x1</code>&#x7684;&#x7EF4;&#x5EA6;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x5168;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;&#x7684;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x53EB;&#x505A;<code>padding</code>&#x3002;</p>
<p><code>&#x8F93;&#x51FA;&#x6570;&#x636E;&#x4F53;&#x7684;&#x5C3A;&#x5BF8;=(W&#x2212;F+2P)/S+1</code></p>
<p><code>W</code>&#xFF1A;&#x8F93;&#x5165;&#x6570;&#x636E;&#x4F53;&#x5C3A;&#x5BF8;
<code>F</code>&#xFF1A;&#x5377;&#x79EF;&#x5C42;&#x4E2D;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x611F;&#x77E5;&#x57DF;
<code>S</code>&#xFF1A;&#x6B65;&#x957F;
<code>P</code>&#xFF1A;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;&#x7684;&#x6570;&#x91CF;</p>
<p>&#x4F8B;&#xFF1A;&#x8F93;&#x5165;&#x662F;<code>7&#xD7;7</code>&#xFF0C;&#x6EE4;&#x6CE2;&#x5668;&#x662F;<code>3&#xD7;3</code>&#xFF0C;&#x6B65;&#x957F;&#x4E3A;<code>1</code>&#xFF0C;&#x586B;&#x5145;&#x4E3A;<code>0</code>&#xFF0C;&#x90A3;&#x4E48;&#x5C31;&#x80FD;&#x5F97;&#x5230;&#x4E00;&#x4E2A;<code>5&#xD7;5</code>&#x7684;&#x8F93;&#x51FA;&#x3002;&#x5982;&#x679C;&#x6B65;&#x957F;&#x4E3A;<code>2</code>&#xFF0C;&#x8F93;&#x51FA;&#x5C31;&#x662F;<code>3&#xD7;3</code>&#x3002;&#x5982;&#x679C;&#x8F93;&#x5165;&#x91CF;&#x662F;<code>32x32x3</code>&#xFF0C;&#x6838;&#x662F;<code>5x5x3</code>&#xFF0C;&#x4E0D;&#x7528;&#x5168;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;&#xFF0C;&#x8F93;&#x51FA;&#x662F;<code>(32-5+1)/1=28</code>&#xFF0C;&#x5982;&#x679C;&#x8981;&#x8BA9;&#x8F93;&#x51FA;&#x91CF;&#x4FDD;&#x6301;&#x5728;<code>32x32x3</code>&#xFF0C;&#x53EF;&#x4EE5;&#x5BF9;&#x8BE5;&#x5C42;&#x52A0;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5927;&#x5C0F;&#x4E3A;<code>2</code>&#x7684;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;&#x3002;&#x53EF;&#x4EE5;&#x6839;&#x636E;&#x9700;&#x6C42;&#x8BA1;&#x7B97;&#x51FA;&#x9700;&#x8981;&#x586B;&#x5145;&#x51E0;&#x5C42;&#x96F6;&#x3002;<code>32=(32-5+2P)/1 +1</code>&#xFF0C;&#x8BA1;&#x7B97;&#x51FA;<code>P=2</code>&#xFF0C;&#x5373;&#x9700;&#x586B;&#x5145;<code>2</code>&#x5C42;&#x96F6;&#x3002;</p>
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<li>&#x4F7F;&#x7528;<code>padding</code>&#x548C;&#x4E0D;&#x4F7F;&#x7528;<code>padding</code>&#x7684;&#x8F93;&#x51FA;&#x7EF4;&#x5EA6;</li>
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<p>&#x4E0A;&#x4E00;&#x884C;&#x516C;&#x5F0F;&#x662F;&#x4F7F;&#x7528;<code>padding</code>&#x7684;&#x8F93;&#x51FA;&#x56FE;&#x7247;&#x8FB9;&#x957F;&#xFF0C;&#x4E0B;&#x4E00;&#x884C;&#x516C;&#x5F0F;&#x662F;&#x4E0D;&#x4F7F;&#x7528;<code>padding</code>&#x7684;&#x8F93;&#x51FA;&#x56FE;&#x7247;&#x8FB9;&#x957F;&#x3002;&#x516C;&#x5F0F;&#x5982;&#x679C;&#x4E0D;&#x80FD;&#x6574;&#x9664;&#xFF0C;&#x9700;&#x8981;&#x5411;&#x4E0A;&#x53D6;&#x6574;&#x6570;&#x3002;&#x5982;&#x679C;&#x7528;&#x5168;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;&#xFF0C;&#x4E5F;&#x5C31;&#x662F;<code>padding=SAME</code>&#x3002;&#x5982;&#x679C;&#x4E0D;&#x7528;&#x5168;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;&#xFF0C;&#x4E5F;&#x5C31;&#x662F;<code>padding=VALID</code>&#x3002;</p>
<ul>
<li><code>Tensorflow</code>&#x7ED9;&#x51FA;&#x7684;&#x8BA1;&#x7B97;&#x5377;&#x79EF;&#x7684;&#x51FD;&#x6570;</li>
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<p>&#x51FD;&#x6570;&#x4E2D;&#x8981;&#x7ED9;&#x51FA;&#x56DB;&#x4E2A;&#x4FE1;&#x606F;&#xFF1A;&#x5BF9;&#x8F93;&#x5165;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#x3001;&#x5BF9;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#x3001;&#x5BF9;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6B65;&#x957F;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#x4EE5;&#x53CA;&#x662F;&#x5426;&#x4F7F;&#x7528;<code>padding</code>&#x3002;</p>
<p>1)&#x5BF9;&#x8F93;&#x5165;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#xFF1A;&#x7528;<code>batch</code>&#x7ED9;&#x51FA;&#x4E00;&#x6B21;&#x5582;&#x5165;&#x591A;&#x5C11;&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#xFF0C;&#x6BCF;&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x5927;&#x5C0F;&#xFF0C;&#x6BD4;&#x5982; <code>5</code>&#x884C;<code>5</code>&#x5217;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x53CA;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x56FE;&#x7247;&#x5305;&#x542B;&#x51E0;&#x4E2A;&#x901A;&#x9053;&#x7684;&#x4FE1;&#x606F;&#xFF0C;&#x5982;&#x679C;&#x662F;&#x7070;&#x5EA6;&#x56FE;&#x5219;&#x4E3A;&#x5355;&#x901A;&#x9053;&#xFF0C;&#x53C2;&#x6570;&#x5199;<code>1</code>&#xFF0C;&#x5982;&#x679C;&#x662F;&#x5F69;&#x8272;&#x56FE;&#x5219;&#x4E3A;&#x7EA2;&#x7EFF;&#x84DD;&#x4E09;&#x901A;&#x9053;&#xFF0C;&#x53C2;&#x6570;&#x5199;<code>3</code>&#x3002;</p>
<p>2)&#x5BF9;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#xFF1A;&#x8981;&#x7ED9;&#x51FA;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x7684;&#x884C;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x548C;&#x5217;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x3001;&#x901A;&#x9053;&#x6570;&#x4EE5;&#x53CA;&#x7528;&#x4E86;&#x51E0;&#x4E2A;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x3002;&#x6BD4;&#x5982;&#x4E0A;&#x56FE;&#x63CF;&#x8FF0;&#xFF0C;&#x8868;&#x793A;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x884C;&#x5217;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x5206;&#x522B;&#x4E3A;<code>3</code>&#x884C;&#x548C;<code>3</code>&#x5217;&#xFF0C;&#x4E14;&#x662F;<code>1</code>&#x901A;&#x9053;&#x7684;&#xFF0C;&#x4E00;&#x5171;&#x6709;<code>16</code>&#x4E2A;&#x8FD9;&#x6837;&#x7684;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#xFF0C;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x7684;&#x901A;&#x9053;&#x6570;&#x662F;&#x7531;&#x8F93;&#x5165;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x901A;&#x9053;&#x6570;&#x51B3;&#x5B9A;&#x7684;&#xFF0C;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x7684;&#x901A;&#x9053;&#x6570;&#x7B49;&#x4E8E;&#x8F93;&#x5165;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x901A;&#x9053;&#x6570;&#xFF0C;&#x6240;&#x4EE5;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x7684;&#x901A;&#x9053;&#x6570;&#x4E5F;&#x662F;<code>1</code>&#x3002; &#x4E00;&#x5171;&#x6709;<code>16</code>&#x4E2A;&#x8FD9;&#x6837;&#x7684;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#xFF0C;&#x8BF4;&#x660E;&#x5377;&#x79EF;&#x64CD;&#x4F5C;&#x540E;&#x8F93;&#x51FA;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x6DF1;&#x5EA6;&#x662F;<code>16</code>&#xFF0C;&#x4E5F;&#x5C31;&#x662F;&#x8F93;&#x51FA; &#x4E3A;<code>16</code>&#x901A;&#x9053;&#x3002;</p>
<p>3)&#x5BF9;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6B65;&#x957F;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#xFF1A;&#x4E0A;&#x56FE;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x6A2A;&#x5411;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6B65;&#x957F;&#xFF0C;&#x7B2C;&#x4E09;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x8868;&#x793A;&#x7EB5;&#x5411;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6B65;&#x957F;&#x3002;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;<code>1</code>&#x548C;&#x6700;&#x540E;&#x4E00;&#x4E2A;<code>1</code>&#x8FD9;&#x91CC;&#x56FA;&#x5B9A;&#x7684;&#x3002;&#x8FD9;&#x53E5;&#x8868;&#x793A;&#x6A2A;&#x5411;&#x7EB5;&#x5411;&#x90FD;&#x4EE5;<code>1</code>&#x4E3A;&#x6B65;&#x957F;&#x3002;</p>
<p>4)&#x662F;&#x5426;&#x4F7F;&#x7528;<code>padding</code>&#xFF1A;&#x7528;&#x7684;&#x662F;<code>VALID</code>&#x3002;&#x6CE8;&#x610F;&#x8FD9;&#x91CC;&#x662F;&#x4EE5;&#x5B57;&#x7B26;&#x4E32;&#x7684;&#x5F62;&#x5F0F;&#x7ED9;&#x51FA;<code>VALID</code>&#x3002; </p>
<ul>
<li>&#x5BF9;&#x591A;&#x901A;&#x9053;&#x7684;&#x56FE;&#x7247;&#x6C42;&#x5377;&#x79EF;</li>
</ul>
<p>&#x591A;&#x6570;&#x60C5;&#x51B5;&#x4E0B;&#xFF0C;&#x8F93;&#x5165;&#x7684;&#x56FE;&#x7247;&#x662F;<code>RGB</code>&#x4E09;&#x4E2A;&#x989C;&#x8272;&#x7EC4;&#x6210;&#x7684;&#x5F69;&#x8272;&#x56FE;&#xFF0C;&#x8F93;&#x5165;&#x7684;&#x56FE;&#x7247;&#x5305;&#x542B;&#x4E86;&#x7EA2;&#x3001;&#x7EFF;&#x3001;&#x84DD;&#x4E09;&#x5C42;&#x6570;&#x636E;&#xFF0C;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x7684;&#x6DF1;&#x5EA6;&#x5E94;&#x8BE5;&#x7B49;&#x4E8E;&#x8F93;&#x5165;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x901A;&#x9053;&#x6570;&#xFF0C;&#x6240;&#x4EE5;&#x4F7F;&#x7528;<code>3x3x3</code>&#x7684;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#xFF0C;&#x6700;&#x540E;&#x4E00;&#x4E2A;<code>3</code>&#x8868;&#x793A;&#x5339;&#x914D;&#x8F93;&#x5165;&#x56FE;&#x50CF;&#x7684;<code>3</code>&#x4E2A;&#x901A;&#x9053;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x6837;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x6709;&#x4E09;&#x5C42;&#xFF0C;&#x6BCF;&#x5C42;&#x4F1A;&#x968F;&#x673A;&#x751F;&#x6210;<code>9</code>&#x4E2A;&#x5F85;&#x4F18;&#x5316;&#x7684;&#x53C2;&#x6570;&#xFF0C;&#x4E00;&#x5171;&#x6709;<code>27</code>&#x4E2A;&#x5F85;&#x4F18;&#x5316;&#x53C2;&#x6570;<code>w</code>&#x548C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x504F;&#x7F6E;<code>b</code>&#x3002;</p>
<p><img src="http://ovhbzkbox.bkt.clouddn.com/2018-08-15-15343294801064.jpg" alt=""></p>
<p>&#x5BF9;&#x4E8E;&#x5F69;&#x8272;&#x56FE;&#xFF0C;&#x6309;&#x5C42;&#x5206;&#x89E3;&#x5F00;&#xFF0C;&#x53EF;&#x4EE5;&#x76F4;&#x89C2;&#x8868;&#x793A;&#x4E3A;&#x4E0A;&#x9762;&#x8FD9;&#x5F20;&#x56FE;&#xFF0C;&#x4E09;&#x4E2A;&#x989C;&#x8272;&#x5206;&#x91CF;&#xFF1A;&#x7EA2;&#x8272;&#x5206;&#x91CF;&#x3001;&#x7EFF;&#x8272;&#x5206;&#x91CF;&#x548C;&#x84DD;&#x8272;&#x5206;&#x91CF;&#x3002;</p>
<p>&#x5377;&#x79EF;&#x8BA1;&#x7B97;&#x65B9;&#x6CD5;&#x548C;&#x5355;&#x5C42;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x76F8;&#x4F3C;&#xFF0C;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x4E3A;&#x4E86;&#x5339;&#x914D;&#x7EA2;&#x7EFF;&#x84DD;&#x4E09;&#x4E2A;&#x989C;&#x8272;&#xFF0C;&#x628A;&#x4E09;&#x5C42;&#x7684;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x5957;&#x5728;&#x4E09;&#x5C42;&#x7684;&#x5F69;&#x8272;&#x56FE;&#x7247;&#x4E0A;&#xFF0C;&#x91CD;&#x5408;&#x7684;<code>27</code>&#x4E2A;&#x50CF;&#x7D20;&#x8FDB;&#x884C;&#x5BF9;&#x5E94;&#x70B9;&#x7684;&#x4E58;&#x52A0;&#x8FD0;&#x7B97;&#xFF0C;&#x6700;&#x540E;&#x7684;&#x7ED3;&#x679C;&#x518D;&#x52A0;&#x4E0A;&#x504F;&#x7F6E;&#x9879;<code>b</code>&#xFF0C;&#x6C42;&#x5F97;&#x8F93;&#x51FA;&#x56FE;&#x7247;&#x4E2D;&#x7684;&#x4E00;&#x4E2A;&#x503C;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E2A;<code>5x5x3</code>&#x7684;&#x8F93;&#x5165;&#x56FE;&#x7247;&#x52A0;&#x4E86;&#x5168;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;&#xFF0C;&#x4F7F;&#x7528;<code>3x3x3</code>&#x7684;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#xFF0C;&#x6240;&#x6709;<code>27</code>&#x4E2A;&#x70B9;&#x4E0E;&#x5BF9;&#x5E94;&#x7684;&#x5F85;&#x4F18;&#x5316;&#x53C2;&#x6570;&#x76F8;&#x4E58;&#xFF0C;&#x4E58;&#x79EF;&#x6C42;&#x548C;&#x518D;&#x52A0;&#x4E0A;&#x504F;&#x7F6E;<code>b</code>&#x5F97;&#x5230;&#x8F93;&#x51FA;&#x56FE;&#x7247;&#x4E2D;&#x7684;&#x4E00;&#x4E2A;&#x503C;<code>6</code>&#x3002;</p>
<p><img src="http://ovhbzkbox.bkt.clouddn.com/2018-08-15-15343295860588.jpg" alt=""></p>
<p>&#x9488;&#x5BF9;&#x4E0A;&#x9762;&#x8FD9;&#x5E45;&#x5F69;&#x8272;&#x56FE;&#x7247;&#xFF0C;&#x7528;<code>conv2d</code>&#x51FD;&#x6570;&#x5B9E;&#x73B0;&#x53EF;&#x4EE5;&#x8868;&#x793A;&#x4E3A;&#xFF1A;&#x4E00;&#x6B21;&#x8F93;&#x5165;<code>batch</code>&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#xFF0C;&#x8F93;&#x5165;&#x56FE;&#x7247;&#x7684;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x662F;<code>5x5</code>&#xFF0C;&#x662F;<code>3</code>&#x901A;&#x9053;&#x7684;&#xFF0C;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x662F;<code>3x3x3</code>&#xFF0C;&#x4E00;&#x5171;&#x6709;<code>16</code>&#x4E2A;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x6837;&#x8F93;&#x51FA;&#x7684;&#x6DF1;&#x5EA6;&#x5C31;&#x662F;<code>16</code>&#xFF0C;&#x6838;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6A2A;&#x5411;&#x6B65;&#x957F;&#x662F;<code>1</code>&#xFF0C;&#x7EB5;&#x5411;&#x6B65;&#x957F;&#x4E5F;&#x662F;<code>1</code>&#xFF0C;<code>padding</code>&#x9009;&#x62E9;<code>same</code>&#xFF0C;&#x4FDD;&#x8BC1;&#x8F93;&#x51FA;&#x662F;<code>5x5</code>&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x3002;&#x7531;&#x4E8E;&#x4E00;&#x5171;&#x7528;&#x4E86;<code>16</code>&#x4E2A;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#xFF0C;&#x6240;&#x4EE5;&#x8F93;&#x51FA;&#x56FE;&#x7247;&#x662F;<code>5x5x16</code>&#x3002;</p>
<ul>
<li>&#x6C60;&#x5316;<code>Pooling</code></li>
</ul>
<p><code>Tensorflow</code>&#x7ED9;&#x51FA;&#x4E86;&#x8BA1;&#x7B97;&#x6C60;&#x5316;&#x7684;&#x51FD;&#x6570;&#x3002;&#x6700;&#x5927;&#x6C60;&#x5316;&#x7528;<code>tf.nn.max_pool</code>&#x51FD;&#x6570;&#xFF0C;&#x5E73;&#x5747;&#x6C60;&#x5316;&#x7528;<code>tf.nn.avg_pool</code>&#x51FD;&#x6570;&#x3002;&#x51FD;&#x6570;&#x4E2D;&#x8981;&#x7ED9;&#x51FA;&#x56DB;&#x4E2A;&#x4FE1;&#x606F;&#xFF0C;&#x5BF9;&#x8F93;&#x5165;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#x3001;&#x5BF9;&#x6C60;&#x5316;&#x6838;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#x3001;&#x5BF9;&#x6C60;&#x5316;&#x6838;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6B65;&#x957F;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#x548C;&#x662F;&#x5426;&#x4F7F;&#x7528;<code>padding</code>&#x3002;</p>
<p><img src="http://ovhbzkbox.bkt.clouddn.com/2018-08-15-15343297291686.jpg" alt=""></p>
<p>1)&#x5BF9;&#x8F93;&#x5165;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#xFF1A;&#x7ED9;&#x51FA;&#x4E00;&#x6B21;&#x8F93;&#x5165;<code>batch</code>&#x5F20;&#x56FE;&#x7247;&#x3001;&#x884C;&#x5217;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x3001;&#x8F93;&#x5165;&#x901A;&#x9053;&#x7684;&#x4E2A;&#x6570;&#x3002;</p>
<p>2)&#x5BF9;&#x6C60;&#x5316;&#x6838;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#xFF1A;&#x53EA;&#x63CF;&#x8FF0;&#x884C;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x548C;&#x5217;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#xFF0C;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x548C;&#x6700;&#x540E;&#x4E00;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x56FA;&#x5B9A;&#x662F;<code>1</code>&#x3002;</p>
<p>3)&#x5BF9;&#x6C60;&#x5316;&#x6838;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6B65;&#x957F;&#x7684;&#x63CF;&#x8FF0;&#xFF1A;&#x53EA;&#x63CF;&#x8FF0;&#x6A2A;&#x5411;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6B65;&#x957F;&#x548C;&#x7EB5;&#x5411;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6B65;&#x957F;&#xFF0C;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x548C;&#x6700;&#x540E;&#x4E00;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x56FA;&#x5B9A;&#x662F;<code>1</code>&#x3002;</p>
<p>4)&#x662F;&#x5426;&#x4F7F;&#x7528;<code>padding:padding</code>&#x53EF;&#x4EE5;&#x662F;&#x4F7F;&#x7528;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;<code>SAME</code>&#x6216;&#x8005;&#x4E0D;&#x4F7F;&#x7528;&#x96F6;&#x586B;&#x5145;<code>VALID</code>&#x3002;</p>
<ul>
<li>&#x820D;&#x5F03;<code>Dropout</code></li>
</ul>
<p><img src="http://ovhbzkbox.bkt.clouddn.com/2018-08-15-15343298320628.jpg" alt=""></p>
<p>&#x5728;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x4E3A;&#x4E86;&#x51CF;&#x5C11;&#x8FC7;&#x591A;&#x53C2;&#x6570;&#x5E38;&#x4F7F;&#x7528;<code>dropout</code>&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x5C06;&#x4E00;&#x90E8;&#x5206;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x6309;&#x7167;&#x4E00;&#x5B9A;&#x6982;&#x7387;&#x4ECE;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x4E2D;&#x820D;&#x5F03;&#x3002;&#x8FD9;&#x79CD;&#x820D;&#x5F03;&#x662F;&#x4E34;&#x65F6;&#x6027;&#x7684;&#xFF0C;&#x4EC5;&#x5728;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x65F6;&#x820D;&#x5F03;&#x4E00;&#x4E9B;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;;&#x5728;&#x4F7F;&#x7528;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x65F6;&#xFF0C;&#x4F1A;&#x628A;&#x6240;&#x6709;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x6062;&#x590D;&#x5230;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x4E2D;&#x3002;&#x6BD4;&#x5982;&#x4E0A;&#x9762;&#x8FD9;&#x5F20;&#x56FE;&#xFF0C;&#x5728;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x65F6;&#x4E00;&#x4E9B;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x4E0D;&#x53C2;&#x52A0;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x8BA1;&#x7B97;&#x4E86;&#x3002;<strong><code>Dropout</code>&#x53EF;&#x4EE5;&#x6709;&#x6548;&#x51CF;&#x5C11;&#x8FC7;&#x62DF;&#x5408;&#x3002;</strong></p>
<p><code>Tensorflow</code>&#x63D0;&#x4F9B;&#x7684;<code>dropout</code>&#x7684;&#x51FD;&#x6570;&#xFF1A;&#x7528;<code>tf.nn.dropout</code>&#x51FD;&#x6570;&#x3002;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x94FE;&#x63A5; &#x4E0A;&#x4E00;&#x5C42;&#x7684;&#x8F93;&#x51FA;&#xFF0C;&#x7B2C;&#x4E8C;&#x4E2A;&#x53C2;&#x6570;&#x7ED9;&#x51FA;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x820D;&#x5F03;&#x7684;&#x6982;&#x7387;&#x3002;</p>
<p>&#x5728;&#x5B9E;&#x9645;&#x5E94;&#x7528;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x5E38;&#x5E38;&#x5728;&#x524D;&#x5411;&#x4F20;&#x64AD;&#x6784;&#x5EFA;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x65F6;&#x4F7F;&#x7528;<code>dropout</code>&#x6765;&#x51CF;&#x5C0F;&#x8FC7;&#x62DF;&#x5408;&#x52A0;&#x5FEB;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x901F;&#x5EA6;&#x3002;</p>
<p><code>dropout</code>&#x4E00;&#x822C;&#x4F1A;&#x653E;&#x5230;&#x5168;&#x8FDE;&#x63A5;&#x7F51;&#x7EDC;&#x4E2D;&#x3002;&#x5982;&#x679C;&#x5728;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x53C2;&#x6570;&#x7684;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x4E2D;&#xFF0C;<code>&#x8F93;&#x51FA;=tf.nn.dropout</code>(&#x4E0A;&#x5C42;&#x8F93;&#x51FA;&#xFF0C;&#x6682;&#x65F6;&#x820D;&#x5F03;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x7684;&#x6982;&#x7387;)&#xFF0C;&#x8FD9;&#x6837;&#x5C31;&#x6709;&#x6307;&#x5B9A;&#x6982;&#x7387;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x88AB;&#x968F;&#x673A;&#x7F6E;&#x96F6;&#xFF0C;&#x7F6E;&#x96F6;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143;&#x4E0D;&#x53C2;&#x52A0;&#x5F53;&#x524D;&#x8F6E;&#x7684;&#x53C2;&#x6570;&#x4F18;&#x5316;&#x3002;</p>
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<li>&#x5377;&#x79EF;<code>NN</code>&#xFF1A;&#x501F;&#x52A9;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;(<code>kernel</code>)&#x63D0;&#x53D6;&#x7279;&#x5F81;&#x540E;&#xFF0C;&#x9001;&#x5165;&#x5168;&#x8FDE;&#x63A5;&#x7F51;&#x7EDC;&#x3002;</li>
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<p><code>Lenet-5</code>&#x662F;&#x6700;&#x65E9;&#x51FA;&#x73B0;&#x7684;&#x5377;&#x79EF;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#xFF0C;&#x7531;<code>Lecun</code>&#x56E2;&#x961F;&#x9996;&#x5148;&#x63D0;&#x51FA;&#xFF0C;<code>Lenet-5</code>&#x6709;&#x6548;&#x89E3;&#x51B3;&#x4E86;&#x624B;&#x5199;&#x6570;&#x5B57;&#x7684;&#x8BC6;&#x522B;&#x95EE;&#x9898;&#x3002;</p>
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